기술의 발전으로 ML 모델에서 사용하는 데이터가 부족해졌습니다. 이 격차를 채우기 위해 많은 합성 데이터/인공 데이터가 생성되거나 ML 모델을 훈련하기 위해 시뮬레이션됩니다. XNUMX차 데이터 수집은 신뢰성이 높지만 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리므로 정확하거나 정확하지 않고 실제 경험을 모방할 수 있는 시뮬레이션 데이터에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 아래 기사는 장점과 단점을 살펴보려고 합니다.
합성 데이터의 약속은 무엇이며 언제 사용해야 합니까?
합성 데이터 실제 사건에 의해 생성되는 대신 알고리즘적으로 생성됩니다. 실제 데이터는 실제 세계에서 직접 관찰됩니다. 최상의 통찰력을 도출하는 데 사용됩니다. 실제 데이터는 가치가 있지만 일반적으로 비용이 많이 들고 수집하는 데 시간이 많이 걸리며 개인 정보 보호 문제로 인해 실행 불가능합니다. 따라서 합성 데이터는 실제 데이터에 대한 XNUMX차/대안이 되며 정확한 데이터를 개발하는 데 사용할 수 있습니다. 고급 AI 모델. 이 인위적으로 생성된 데이터 실제 데이터와 함께 사용되어 실제 데이터의 고유한 결함으로 가득 차 있지 않은 향상된 데이터 세트를 구축합니다.
합성 데이터는 실제 데이터를 사용할 수 없거나 편향된 새로 개발된 시스템을 테스트하는 데 가장 잘 사용됩니다. 합성 데이터는 또한 작고, 공유할 수 없고, 사용할 수 없고, 움직일 수 없는 실제 데이터를 보완할 수 있습니다.
합성 데이터는 AI의 미래를 위해 반드시 있어야 하는 필수 요소입니까?
데이터 과학 전문가들은 제품 시연 및 내부 프로토타이핑에 사용할 수 있는 합성 데이터를 개발하기 위해 AI 모델에 정보를 도입합니다. 예를 들어, 금융 기관은 사기를 식별하고 더 나은 결정을 내리기 위해 시장 변동 및 행동을 시뮬레이션하기 위해 합성 데이터를 사용할 수 있습니다.
합성 데이터는 기계 학습 모델의 정확성과 효율성을 높이는 데도 사용됩니다. 실제 데이터 현실 세계에서 그럴듯하거나 일어날 가능성이 있는 사건의 모든 조합을 설명할 수 없습니다. 합성 데이터를 사용하여 실제 세계에서 아직 발생하지 않은 예외 사례 및 이벤트에 대한 통찰력을 생성할 수 있습니다.
합성 데이터의 위험은 무엇입니까?
합성 데이터의 주요 장점 중 하나는 의심할 여지 없이 비용 효율성과 개인 정보 보호 문제가 없다는 것입니다. 그러나 여기에는 일련의 한계와 위험이 따릅니다.
첫째, 합성 데이터의 품질은 데이터 생성 및 개발을 도운 모델에 따라 좌우되는 경우가 많습니다. 또한 합성 데이터를 사용하기 전에 사람이 주석을 추가한 실제 데이터 모델과 비교하여 결과의 정확성을 보장하기 위해 다양한 검증 단계를 거쳐야 합니다.
합성 데이터도 오해의 소지가 있으며 개인 정보 보호 문제에 완전히 영향을 받지 않습니다. 또한 가짜 또는 표준 이하로 인식될 수 있으므로 합성 데이터를 받아들이는 사람이 적을 수 있습니다.
마지막으로 사용된 방법에 대한 질문 합성 데이터 생성 도 발생할 수 있습니다. 데이터 생성 기술의 투명성에 대한 문제도 해결해야 합니다.
합성 데이터를 사용하는 이유
사전 설정된 시간 프레임 내에 모델을 교육하기 위해 많은 양의 고품질 데이터를 수집하는 것은 많은 기업에서 어려운 일입니다. 또한 데이터에 수동으로 레이블을 지정하는 것은 느리고 비용이 많이 드는 프로세스입니다. 그렇기 때문에 합성 데이터를 생성하면 기업이 이러한 문제를 극복하고 신뢰할 수 있는 모델을 신속하게 개발할 수 있습니다.
합성 데이터에 대한 의존도 감소 원본 데이터 캡처할 필요성을 제한합니다. 데이터 세트를 생성하는 더 쉽고 비용 효율적이며 시간을 절약하는 방법입니다. 대량의 양질의 데이터는 실제 데이터에 비해 훨씬 짧은 시간에 개발할 수 있습니다. 드물게 발생하는 이벤트인 에지 이벤트를 기반으로 데이터를 생성하는 데 특히 유용합니다. 또한 합성 데이터는 생성되는 동안 자동으로 레이블을 지정하고 주석을 달 수 있으므로 데이터 레이블 지정에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.
개인 정보 보호 문제와 데이터 보안이 주요 관심사일 때, 합성 데이터 세트 위험을 최소화하는 데 사용할 수 있습니다. 실제 데이터를 다음과 같이 사용할 수 있도록 익명화해야 합니다. 훈련 데이터. 데이터 세트에서 식별자를 제거하는 것과 같은 익명화를 사용하더라도 다른 변수가 식별 변수로 작용할 수 있습니다. 다행히도 실제 사람이나 실제 사건을 기반으로 한 적이 없기 때문에 합성 데이터의 경우에는 그렇지 않습니다.
실제 데이터에 비해 합성 데이터의 장점
합성 데이터 세트의 주요 장점 원본 데이터세트 are
- 합성 데이터를 사용하면 모델 요구 사항에 따라 무한한 양의 데이터를 생성할 수 있습니다.
- 합성 데이터를 사용하면 위험하고 수집하는 데 비용이 많이 들 수 있는 고품질 데이터 세트를 구축할 수 있습니다.
- 합성 데이터를 사용하면 자동으로 레이블이 지정되고 주석이 추가되는 고품질 데이터를 얻을 수 있습니다.
- 데이터 생성 및 주석은 시간이 많이 걸리는 실제 데이터와 마찬가지로.
합성 데이터를 사용하는 이유(합성 데이터와 실제 데이터)
실제 데이터는 확보하기가 위험할 수 있습니다.
가장 중요한 것은 실제 데이터가 때로는 위험할 수 있다는 점입니다. 예를 들어 자율 주행 차량을 사용하는 경우 AI가 실제 데이터에만 의존하여 모델을 테스트할 것으로 기대할 수는 없습니다. 자율 주행 차량을 실행하는 AI는 충돌 방지에 대한 모델을 테스트해야 하지만 충돌을 직접 경험하는 것은 위험하고 비용이 많이 들고 신뢰할 수 없기 때문에 시뮬레이션을 테스트할 수 있는 유일한 옵션이 될 수 있습니다.
실제 데이터는 드문 이벤트를 기반으로 할 수 있습니다.
이벤트의 희소성으로 인해 실제 데이터를 확보하기 어려운 경우 합성 데이터가 유일한 솔루션입니다. 합성 데이터를 사용하여 드문 이벤트를 기반으로 데이터를 생성하여 모델을 훈련할 수 있습니다.
합성 데이터 사용자 정의 가능
합성 데이터는 사용자가 사용자 정의하고 제어할 수 있습니다. 합성 데이터가 극단적인 경우를 놓치지 않도록 실제 데이터로 보완할 수 있습니다. 또한 이벤트 빈도, 분포 및 다양성은 사용자가 제어할 수 있습니다.
합성 데이터는 자동 주석과 함께 제공됩니다.
합성 데이터가 실제 데이터보다 선호되는 이유 중 하나는 완벽한 주석이 함께 제공되기 때문입니다. 데이터에 수동으로 주석을 추가하는 대신 합성 데이터에는 각 개체에 대한 자동 주석이 함께 제공됩니다. 합성 데이터를 보다 비용 효율적인 선택으로 만드는 데이터 레이블 지정에 대해 추가 비용을 지불할 필요가 없습니다.
합성 데이터는 보이지 않는 데이터 주석을 허용합니다.
시각적 데이터에는 인간이 본질적으로 해석할 수 없고 따라서 주석을 달 수 없는 몇 가지 요소가 있습니다. 이는 업계에서 합성 데이터를 추진하는 주요 이유 중 하나입니다. 예를 들어, 적외선 이미지 또는 레이더 비전을 기반으로 개발된 애플리케이션은 인간의 눈이 이미지를 이해할 수 없기 때문에 합성 데이터 주석에서만 작동할 수 있습니다.
합성 데이터를 어디에 적용할 수 있습니까?
새로운 도구와 제품이 출시됨에 따라 합성 데이터는 개발에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 인공 지능 및 기계 학습 모델.
현재 합성 데이터는 다음과 같이 광범위하게 활용되고 있습니다. 컴퓨터 비전 및 테이블 형식 데이터.
컴퓨터 비전을 통해 AI 모델은 이미지의 패턴을 감지합니다. 컴퓨터 비전 애플리케이션이 탑재된 카메라는 드론, 자동차, 의료 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다. 테이블 형식의 데이터는 연구원들로부터 많은 관심을 받고 있습니다. 합성 데이터는 개인 정보 침해 우려로 인해 지금까지 제한되었던 건강 애플리케이션 개발의 문을 열어주고 있습니다.
합성 데이터 과제
합성 데이터를 사용하는 데에는 세 가지 주요 과제가 있습니다. 그들은:
현실을 반영해야 한다
합성 데이터는 가능한 한 정확하게 현실을 반영해야 합니다. 그러나 때로는 불가능합니다. 합성 데이터 생성 개인 데이터 요소가 포함되어 있지 않습니다. 반대로 합성 데이터가 현실을 반영하지 못하면 모델 훈련 및 테스트에 필요한 패턴을 나타낼 수 없습니다. 비현실적인 데이터에 대한 모델 교육은 신뢰할 수 있는 통찰력을 생성하지 않습니다.
편견이 없어야 한다
실제 데이터와 마찬가지로 합성 데이터도 과거 편향에 취약할 수 있습니다. 합성 데이터는 실제 데이터에서 너무 정확하게 생성된 경우 편향을 재현할 수 있습니다. 데이터 과학자 새로 생성된 합성 데이터가 현실을 더 잘 나타낼 수 있도록 ML 모델을 개발할 때 편향을 고려해야 합니다.
사생활 침해 우려가 없어야 함
실제 데이터에서 생성된 합성 데이터가 서로 너무 유사하면 동일한 개인 정보 문제가 발생할 수 있습니다. 실제 데이터에 개인 식별자가 포함되어 있으면 실제 데이터에서 생성된 합성 데이터도 개인 정보 보호 규정의 적용을 받을 수 있습니다.
최종 생각: 합성 데이터는 새로운 가능성을 열어줍니다
합성 데이터와 실제 데이터를 비교할 때 합성 데이터는 더 빠른 데이터 수집, 유연성 및 확장성이라는 세 가지 면에서 크게 뒤처지지 않습니다. 매개변수를 조정하면 수집하기에 위험하거나 실제로 사용할 수 없는 새 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.
합성 데이터는 시장 동향을 예측하고 예측하며 미래에 대한 강력한 계획을 세우는 데 도움이 됩니다. 더구나, 합성 데이터는 모델의 정확성, 전제 및 다양한 결과를 테스트하는 데 사용할 수 있습니다.
마지막으로, 합성 데이터는 실제 데이터가 달성할 수 있는 것보다 훨씬 더 혁신적인 일을 할 수 있습니다. 합성 데이터를 사용하면 미래를 엿볼 수 있는 시나리오를 모델에 제공할 수 있습니다.
